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Educación
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Actividades formativas de Doctorado
Análisis de datos
Análisis de Datos con Pandas
doctorado
Python Data Analysis Library Pandas

Asíncrona

Dirigido a estudiantes de Doctorado de la Universidad Complutense de Madrid, matriculados en el curso 2024-2025, interesados en el análisis de datos y la visualización.

 

El uso de hojas de cálculo como Excel para el análisis y visualización de datos tiene bastantes limitaciones cuando los datos aumentan en tamaño o complejidad. En estos casos es necesario el uso de herramientas más potentes que nos permiten un trabajo más eficiente y de mayor calidad, como son Python y el módulo Pandas, específico para el análisis de datos.

Python es un lenguaje de programación de propósito general que se está convirtiendo en uno de los lenguajes más usados. Uno de los motivos de su éxito reside en su simplicidad de uso. Es por ello que lo convierte en un lenguaje idóneo para los usuarios noveles.

En el curso se adquirirán las habilidades necesarias para:

  • Leer y generar ficheros de datos (.csv, .json, etc.)
  • Describir, depurar y limpiar datos.
  • Estudiar y analizar datos.
  • Realizar visualizaciones gráficas.

Contenidos:

  • Introducción al uso de Python usando entornos interactivos.
  • Manejo de ficheros de texto y ficheros CSV.
  • Depurar y limpiar datos con Pandas.
  • Realizar visualizaciones a partir de los datos.
  • Visualización de datos geolocalizados.

NÚMERO DE PLAZAS: 20      NÚMERO DE HORAS: 10


Las inscripciones se realizarán hasta el 4 de diciembre de 2024. Es requisito, obligatorio, que la inscripción se realice con la cuenta de correo institucional  (xxx@ucm.es

(Le recordamos que de acuerdo con el Reglamento de Actuación y Funcionamiento de la Universidad Complutense de Madrid por medios electrónicos, usted tiene la obligatoriedad del uso del correo electrónico de la UCM para cualquier comunicación o acción con esta universidad. 

Por tanto, para la inscripción al evento, usted, como miembro  de la comunidad universitaria deberá usar su cuenta de correo @ucm)

No se tendrán en cuenta las inscripciones realizadas con otros correos electrónicos.

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